La prise de décision en vue d’améliorer le rendement des processus industriels repose essentiellement sur la qualité des mesures. Les quelques préoccupations suivantes sont légitimes:
Répondre à ces questions requiert l’utilisation d’une technique appelée «analyse des systèmes de mesure» ou ASM. Une ASM (Gage R&R en anglais) permet de quantifier l’erreur de mesure, d’identifier les sources d’erreurs et de valider que le système de mesure est apte à effectuer un suivi du processus.
Cette formation a pour objectif de fournir aux participants une connaissance pratique sur la démarche d’analyse d’un système de mesure. L’utilisation d’un outil pertinent basé sur Excel est au cœur de la formation. L’accent est mis sur l’art de la planification des ASM ainsi que sur l’analyse statistique des résultats. De nombreux exemples et un atelier pratique permettent d’intégrer les connaissances acquises.
À l’issue de ce cours, les participants pourront:
La formation sur l’amélioration de la qualité des mesures s’adresse aux ingénieurs et décideurs amenés à utiliser des données dans leur travail. Les participants doivent avoir une connaissance limitée en statistique et souhaiter augmenter leurs compétences «pratiques» dans ce domaine.
Cette formation s’applique particulièrement aux participants exerçant les fonctions suivantes:
Ce cours n’est pas théorique. De nombreux exercices portant sur des cas réels permettent la mise en pratique durant la journée des concepts appris et la maîtrise d’un complément pour Excel. À la fin de la formation, les participants seront en mesure d’effectuer leurs propres analyses en utilisant le complément Excel et en se référant aux notes du cours.
Les participants doivent apporter un ordinateur portable Windows (XP, Vista, 7, 8, 8.1 ou 10) équipé du logiciel Microsoft Excel, version 2007 ou plus récente.
Il est fortement recommandé que les participants aient suivi la formation «Démystifier l’analyse des données: comprendre, décider et optimiser, partie I ». Cette dernière couvre les connaissances requises en statistique préalables :
La maîtrise de ces connaissances préalables permettra aux participants de tirer pleinement profit de la formation sur la qualité des mesures.
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